复杂网络是当今各个领域研究的热门话题之一，而基于复杂网络的病毒传播模型的建立也极为引入关注。生物病毒传播模型的引入让计算机病毒模型的仿真进入了一个新的时代。复杂网络的快速发展给病毒传播模型的建立提供了更广阔的空间。本文围绕着复杂网络中的无标度模型展开研究。　　 本文分析了BA无标度网络的特点，提出其缺陷并对其进行改进。原有的无标度网络采用了平稳增长机制，与现实中网络增长情况不相符。本文改变了原有网络的增长机制，采用迭代的算法生成新的网络，改进后的网络模型和现实中的网络更为接近。同时这一算法的提出也改变了新增节点不参与新增连接的缺陷，让每一个新增节点都参与到下次的连接当中，经过改进，网络更加符合实际，为病毒传播过程的仿真提供了一个良好的平台。　　 在病毒传播过程中，引入了分段感染能力函数和概率连接函数，分段感染能力函数把网络中的节点分为三类，即关键节点、平均度节点、和度值较小的节点。通过分析现实网络的特点，关键节点的感染能力最强，但不会无休止的增大。度值较小的节点感染能力虽然小，但不会趋近与0。针对这两类节点的特点，将其感染力设为定值。其余的节点，其感染能力和度的值成正比。　　 概率连接函数的提出，说明了现实网络中普遍存在的一种现象：即使网络中两个节点物理上可以连接，也不一定发生数据连接。这两个函数的引入，使得病毒的传播情况更符合现实。　　 对改进的无标度网络模型进行病毒传播情况的仿真，通过仿真结果分析了病毒在改进后的无标度网络模型中的传播特点以及各个函数对计算机病毒传播过程中的影响，得出了一些重要的结论，为以后病毒防范工作的展开奠定了理论基础。　　 本文通过与计算机网络病毒传播初期较为相似的SI模型进行了理论上的分析，将复杂网络中的两个函数引入到SI模型中，通过对微分方程求解，得出了引入函数后的临界值。并通过仿真验证了引入函数后的模型可以降低病毒传播初期的扩散速度。　　 在文章的最后，介绍了近些年常用的病毒免疫和遏制策略，并提出了遏制策略。